基于Word2vec的学者推荐与跨语言论文推荐模型研究

作     者：熊回香 李跃艳 XIONG Hui-xiang;LI Yue yan

作者机构：华中师范大学信息管理学院 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2019年第37卷第12期

页      面：19-26页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家社会科学基金年度项目“融合知识图谱和深度学习的在线学术资源挖据与推荐研究”(19BTQ005) 中央高校基本科研业务费重大培育项目“基于语义网的在线健康信息的挖掘与推荐研究”(CCNU19Z02004) 

主　　题：学者推荐 论文推荐 Word2vec 跨语言 

摘      要：【目的/意义】学术网站是学者发现研究兴趣的有效途径,研究学者推荐与跨语言论文推荐有助于学者更好地开展学术研究。【方法/过程】利用论文之间的引用与被引关系分别爬取参考文献集合和被引文献集合,构建学者推荐与跨语言论文推荐模型。首先通过Word2vec算法模型生成候选相关学者集和候选相关论文集,计算Word2vec得分;然后分别进行加权处理,最终得到学者推荐列表和跨语言论文推荐列表。以CSSCI中的《中国图书馆学报》、《情报学报》和《图书情报工作》三种代表性期刊在2016-2017年载文的参考文献集合与被引文献集合为数据来源进行实证分析,并验证模型的科学性与可行性。【结果/结论】实证结果表明,该模型可以很好地发现相关学者以及相关论文。